La traduction automatique statistique dans un contexte mutimodal

Dans ce travail, nous avons étudié comment utiliser des ressources provenant de différentes modalités (texte ou parole) pour le développement d’un système de traduction automatique statistique. Une première partie des contributions consiste à proposer une technique pour l’extraction des données parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Les enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Dans la deuxième partie des contributions, nous visons l’amélioration de notre méthode en exploitant les entités sous-phrastiques créant ainsi une extension à notre système en vue de générer des segments parallèles. Nous améliorons aussi le module de filtrage. Enfin, nous présentons plusieurs manières d’aborder l’adaptation des systèmes de traduction avec les données extraites.